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近日,，學(xué)者網(wǎng)團(tuán)隊(duì)對(duì)學(xué)術(shù)論文推薦模塊進(jìn)行了優(yōu)化，利用文本語(yǔ)義相似度任務(wù) （Semantic Textual Similarity, STS）中綜合性能排前的開源表征學(xué)習(xí)模型,，建立了站內(nèi)論文語(yǔ)義向量,，推薦效果得到顯著提升,。此外，基于團(tuán)隊(duì)近期構(gòu)建的學(xué)者知識(shí)圖譜,，該模塊還可顯示論文的引用與最新被引情況,。

我們將基于學(xué)者知識(shí)圖譜與學(xué)者大模型,，綜合考慮內(nèi)容語(yǔ)義與異質(zhì)結(jié)點(diǎn)影響力和時(shí)間因素,，對(duì)論文的綜合推薦進(jìn)行持續(xù)改進(jìn)。

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